随着无人机技术日趋成熟,可自主执行各种任务的多架无人机协同作战在军事领域具有很大的发展前景。本文针对多无人机围捕地面运动目标的作战场景,设计了一套可完成完整作战流程的多机协同目标围捕系统,完成了决策规划层的算法理论研究、多无人机系统架构搭建及Gazebo仿真验证,且最终在多无人机平台上进行了实飞验证。首先,针对多机协同和任务执行两个方面,研究了多机协同目标围捕的无人机航迹规划方法。多机协同方面,无人机之间需以编队形式,共同到达目标区域,无人机之间存在碰撞的风险。针对这一问题,研究了基于人工势能场的避碰避障算法,并对算法进行了改进以适应环境的动态变化。改进算法既可规避障碍物,又可跟踪移动目标。同时结合领航者-跟随者编队策略,设计了编队队形。之后通过数值仿真验证了多无人机快速形成所需编队队形的能力。目标任务执行方面,包括协同搜索和目标围捕两个部分。其中,目标搜索算法的核心为多边形跑道搜索和目标车身数字搜索。在搜索车身数字时,引入了最佳观测点的概念,使得无人机可快速搜索到目标数字牌。在目标围捕算法中,采用了多机相位分离方法实现对目标的跟踪和围捕。最终,通过仿真验证了多无人机快速发现目标并对目标实施围捕的能力。其次,针对多无人机对多目标的任务分配问题,研究了基于合同网协议的分布式任务分配算法,通过“目标发现者招标—竞标者投标—招标者标书评估—分配任务”四个阶段完成任务分配。针对任务场景,采用“3+2”的目标围捕策略,设计了可对不同任务类型进行多次再分配的任务分配算法,解决了围捕过程中对多种任务类型（协同搜索、目标跟踪）再分配的问题。最后,利用数值仿真手段,验证了10架无人机围捕4个目标的分配效果,证明了分配算法的有效性。最后,充分考虑围捕过程的场景复杂性,设计了一套系统的协同作战仿真程序,完成了无人机从起降区出发、形成编队飞行至目标区域、搜索目标、发现目标并分配无人机搜索数字、目标围捕等整个过程的仿真验证。并利用该仿真程序在Gazebo环境下完成了进一步的仿真验证。此外,采用三架四旋翼无人机作为实飞试验平台,完成了3架无人机对2个目标的实飞验证,最终无人机成功完成了编队集结、协同搜索、目标跟踪,编队返航等整个作战过程,验证了多机协同围捕算法的有效性。